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Popular-RL-Algorithms

Implementazione in PyTorch di Soft Actor-Critic (SAC), Twin Delayed DDPG (TD3), Actor-Critic (AC/A2C), Proximal Policy Optimization (PPO), QT-Opt, PointNet..

di quantumiracle · GitHub

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Categoria

Jupyter Notebook

Lingua

reinforcement-learning soft-actor-critic state-of-the-artApache-2.0Jupyter Notebook

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📄 Informazioni

Implementazione in PyTorch di Soft Actor-Critic (SAC), Twin Delayed DDPG (TD3), Actor-Critic (AC/A2C), Proximal Policy Optimization (PPO), QT-Opt, PointNet..

Popular-RL-Algorithms ha 1.4k stelle su GitHub. È stato forkato 149 volte. Popular-RL-Algorithms è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2019. Popular-RL-Algorithms è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: reinforcement-learning, soft-actor-critic, state-of-the-art.

❓ Frequently asked questions

Che cos'è Popular-RL-Algorithms?

Implementazione in PyTorch di Soft Actor-Critic (SAC), Twin Delayed DDPG (TD3), Actor-Critic (AC/A2C), Proximal Policy Optimization (PPO), QT-Opt, PointNet..

Popular-RL-Algorithms è open source?

Popular-RL-Algorithms è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.

Popular-RL-Algorithms è gratuito?

Sì. Popular-RL-Algorithms è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è Popular-RL-Algorithms?

Popular-RL-Algorithms è disponibile con licenza Apache-2.0.

In quale linguaggio è scritto Popular-RL-Algorithms?

Popular-RL-Algorithms è scritto principalmente in Jupyter Notebook.

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